分别用numpy和pandas的工具解csv文件数据的平均值，中位数，方差，数据有两列

用NumPy和Pandas分别计算CSV文件中两列数据的平均值、中位数和方差，可以按照以下方式进行：

### 使用NumPy:
首先需要将CSV数据加载到内存中，然后使用`numpy`和`pandas`的`genfromtxt`和`read_csv`函数来读取数据，并计算相应的统计量。

import numpy as np
import pandas as pd

# 假设df_data是pandas DataFrame，其中包含两列数据
data = df_data.values  # 转换为NumPy数组

# 计算平均值 (mean)
column_1_mean = np.mean(data[:, 0])
column_2_mean = np.mean(data[:, 1])

# 中位数 (median)
column_1_median = np.median(data[:, 0])
column_2_median = np.median(data[:, 1])

# 方差 (variance)
column_1_var = np.var(data[:, 0])
column_2_var = np.var(data[:, 1])

### 使用Pandas:
Pandas内置了许多直接对数据进行统计分析的功能，更直观易用。

# 对每列计算平均值
column_1_avg = df_data.iloc[:, 0].mean()
column_2_avg = df_data.iloc[:, 1].mean()

# 计算中位数
column_1_median = df_data.iloc[:, 0].median()
column_2_median = df_data.iloc[:, 1].median()

# 计算方差
column_1_var = df_data.iloc[:, 0].var()
column_2_var = df_data.iloc[:, 1].var()